【摘 要】
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该文主要研究锅炉稳态运行的优化节能问题,在此基础上提出的优化控制系统分为两层,上层为优化系统,负责底层的控制系统设定值的优化及控制量的定位,而底层控制系统的任务则是
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该文主要研究锅炉稳态运行的优化节能问题,在此基础上提出的优化控制系统分为两层,上层为优化系统,负责底层的控制系统设定值的优化及控制量的定位,而底层控制系统的任务则是保证各种主要指标稳定在优化设定值上,上层的优化控制是该文讨论的重点,提出了基于神经网络的模型辨识,实现了非线性优化思想.在神经网络模型辨识中,应用了BP网络、RBF网络和Elman网络3种神经网络,并对传统的BP网络训练算法做了大量的改进;在优化部分用了惩罚函数算法和SQP算法两种优化算法,并对两种算法的优化性能进行了比较,最后该文还展示了详细的仿真过程和优化结果.对某厂一个75吨锅炉的实际应用表明,该文的神经网络模型辨识和稳态优化模型可达到相当高的精度,较好的匹配了工业过程对象的运行特性,取得了显著的节能效果.
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